Qual medida de tendência central é mais apropriada para dados com valores muito diferentes entre si?

A mediana é o valor que divide um conjunto de dados ao meio, quando os dados são ordenados em ordem crescente. Isso significa que metade dos dados está abaixo da mediana e metade está acima.

Em dados com valores muito diferentes, a média pode ser distorcida por valores extremos. Por exemplo, se temos um conjunto de dados com valores entre 1 e 100, e um dos valores é 1000, a média será muito maior que a maioria dos outros dados. No entanto, a mediana não será afetada por esse valor extremo, pois ele estará no final do conjunto de dados.

Por esse motivo, a mediana é uma medida de tendência central mais robusta que a média em dados com valores muito diferentes entre si.

• (A) Média: A média é sensível a valores extremos e pode ser distorcida por eles.
• (B) Mediana: A mediana é menos sensível a valores extremos e é uma medida de tendência central mais robusta em dados com valores muito diferentes entre si.
• (C) Moda: A moda é o valor que ocorre com mais frequência em um conjunto de dados. Ela não é uma medida de tendência central muito informativa quando os dados têm valores muito diferentes entre si.
• (D) Variância: A variância é uma medida de dispersão que indica o quanto os dados estão espalhados em relação à média. Ela não é uma medida de tendência central.
• (E) Desvio Padrão: O desvio padrão é a raiz quadrada da variância. Ele também é uma medida de dispersão e não uma medida de tendência central.

A mediana é uma medida de tendência central muito útil para dados com valores muito diferentes entre si. Ela é menos sensível a valores extremos e fornece uma melhor representação do centro do conjunto de dados.